Решения agritech для Великобритании
20 сентября компания EOS Data Analytics, мировой поставщик аналитики спутниковых снимков на основе искусственного интеллекта, провела вебинар, посвященный применению аналитики спутниковых данных для повышения эффективности управления фермами путем внедрения методов точного земледелия.
Мероприятие было посвящено нескольким темам. Одной из них стал обзор сельскохозяйственного рынка Великобритании: основные факторы, осложняющие рост отрасли, и тенденции внедрения точного земледелия. Также обсуждались индивидуальные агротехнологические решения (классификация типов культур, определение границ полей, моделирование прогнозирования урожайности и влажности почвы) и предстоящий запуск спутниковой группировки EOS SAT.
Пожалуйста, перейдите по ссылкам, чтобы посмотреть запись вебинара и презентацию.
В мероприятии приняли участие производители продуктов питания, агрокооперативы, специалисты сельскохозяйственных банков, IT, телекоммуникационных и консалтинговых компаний из Великобритании.
Ведущим и докладчиком был руководитель отдела стратегических партнерств EOS Data Analytics Бриджеш Топпил.
Намерение аграриев и фермеров искать и пробовать новые подходы к производству сельскохозяйственных культур было обусловлено ухудшением экологических условий, связанных с изменением климата, и необходимостью повышения производительности для удовлетворения растущего спроса на продовольствие, оставаясь при этом конкурентоспособными. Другая цель — уменьшить воздействие сельского хозяйства на окружающую среду: загрязнение воды, воздуха и деградацию почвы. Для решения этих проблем британские фермеры и агрохолдинги внедряют методы точного земледелия, среди которых картографирование почвы и внесение удобрений с переменной нормой были самыми популярными в 2019 году.
Спутники играют важную роль в точном земледелии, поскольку они позволяют проводить дистанционное зондирование сельскохозяйственных угодий, генерируя данные, которые анализируются для получения ответов на вопросы о состоянии растений и почвы.
Спутниковые данные дают представление о развитии посевов, землепользовании, практике севооборота или ходе других полевых работ, уровне влажности почвы и многих других показателях, что крайне важно для эффективного управления фермами. Они также могут быть использованы для прогнозирования сельскохозяйственного производства в регионе, улучшения цепочек поставок и снижения последствий нехватки продовольствия и потерь продуктов питания.
Для иллюстрации практического использования аналитики спутниковых снимков спикер рассказал об уже выполненных компанией EOSDA индивидуальных агротехнологических решениях. Бриджеш объяснил их назначение и сделал обзор этапов реализации и результатов.
Классификация сельскохозяйственных культур подразумевает классификацию почвенного покрова: определение типов культур или классов почвенного покрова, таких как пахотные и не пахотные земли. Можно получить результаты на уровне региона и страны. Классификация посевов также позволяет получить исторические данные о севообороте.
Специалисты EOSDA используют спутниковые снимки и наземные данные для проектов классификации.
Классификация культур обычно включает в себя определение границ полей — выносных полей и вычисление их точной площади за текущий и прошлые сезоны. Для работы с объектами, площадь которых меньше трех гектаров, используются снимки высокого разрешения.
Прогнозирование урожайности — это оценка количества урожая, который будет собран в течении вегетационного периода. Имея данные прогноза урожайности, клиенты могут организовать уборочные работы, хранение и транспортировку собранного урожая. Прогнозировать урожайность можно для поля, штата (региона) или всей территории страны. Клиенты должны предоставить команде такие данные, как сельскохозяйственный календарь, влажность почвы, тип почвы, данные о температуре, об осадках, единица измерения урожая, или урожайность за прошлые периоды. Точность прогнозирования урожайности превышает 90%.
Данные о влажности почвы основаны на соотношении между объемом воды в почве и объемом всей почвы и измеряются в процентах. Сферы применения аналитики влажности почвы включают оценку запасов воды для искусственного орошения и прогнозирование вероятности засухи. Страховые агенты могут полагаться на последние и исторические значения влажности почвы при обработке страховых претензий.
Пользователи EOSDA Crop Monitoring могут получить аналитику влажности почвы, как функцию. Однако для каждой задачи необходим сбор исходных данных в области интереса. Именно тогда в дело вступает наша команда специалистов по работе с большими данными. Заказчик указывает географическое положение интересующей его области, и специалисты получают снимки с таких спутников, как SMAP НАСА и AMSR-2/ASMR-E Японского агентства аэрокосмических исследований. На этих спутниках установлены микроволновые датчики (радиометры), которые могут измерять яркость и температуру поверхности земли.
Заключительная часть презентации была посвящена предстоящему развертыванию первого спутника в составе группировки EOS SAT.
Наша инженерная команда готовится к запуску спутника EOS SAT-1 в этом году. Недавно он завершил испытания по измерению свойств массы, что крайне важно для контроля инерции спутника в космосе. После полного запуска к 2025 году (семь спутников образуют рой), группировка будет контролировать до 90% сельскохозяйственных угодий по всему миру. Эксплуатация EOS SAT означает самостоятельное создание и управление конвейером данных, начиная с генерирования данных для решения задач, связанных с сельским хозяйством, и заканчивая представлением результатов анализа.